Embed Size (px)
Citation preview
71
BAB IV
METODE PENELITIAN
4.1. Jenis Penelitian
Penelitian berdasarkan pada tujuan dan objeknya bertujuan untuk
mempelajari, mendeskripsikan (mencanderakan), mendeteksi (mengungkapkan),
dan ada yang menyelidiki hubungan kausalitas. Sedangkan penelitian dilihat
berdasarkan metode, penelitian yang umum digunakan adalah penelitian kasus,
penelitian deskriptif, penelitian korelasional/penelitian kausalitas, penelitian
sejarah, dan penelitian tindakan. Tiga bentuk terakhir merupakan penelitian
verifikasi (Sutriono & Hanafie, 2007:164).
Penelitian korelasi adalah penelitian yang melihat hubungan antar variable.
Dua atau lebih variable diteliti untuk melihat hubungan yang terjadi di antara
mereka tanpa mencoba untuk merubah atau mengadakan perlakuan terhadap
variable-variabel tersebut. Penelitian korelasi biasanya dilakukan untuk meneliti
perilaku manusia dan memprediksi kemungkinan yang terjadi terhadap suatu
fenomena atau gejala (Kountur, 2003:108).
Penelitian tentang analisis pengaruh design aesthetic user interface iOS
terhadap behavior pengguna di Surabaya melalui intention to use menggunakan
metode penelitian kuantitatif berjenis penelitian verifikasi. Peneliti menggunakan
penelitian jenis penelitian verifikasi, karena ingin menguji jawaban masalah hasil
pemikiran (rasional) dari peneliti sebelumnya yang terkait dengan objek penelitian
dalam tugas akhir ini. Sedangkan pendekatan yang digunakan adalah pendekatan
kausalitas (causality research) dengan model penelitian survai eksplanatori
72
(explanatory survey). Model penelitian ini dipilih karena peneliti menyelidiki
kemungkinan hubungan sebab akibat dari suatu peristiwa/fenomena. Penelitian
survai eksplanatori adalah penyelidikan kausalitas dengan cara mendasarkan pada
pengamatan terhadap akibat yang terjadi dan mencari faktor-faktor yang mungkin
menjadi penyebabnya melalui data tertentu (Sutriono & Hanafie, 2007:165).
Berangkat dari teori dan gagasan para ahli, dikembangkanlah
permasalahan-permasalah yang diajukan untuk memperoleh pembenaran
(verifikasi) dalam bentuk dukungan data empiris di lapangan. Fokus dari
penelitian ini menitikberatkan pada upaya untuk mengetahui pengaruh design
aesthetic user interface iOS terhadap behavior pengguna, sekaligus mendapatkan
penjelasan tentang peran mediasi niat (intention to use) dalam hubungannya
dengan variabel design aesthetic dan perilaku (behavior). Dalam penelitian ini
menggunakan tiga variabel, yaitu sebagai berikut:
1. Variabel independen (X1) dalam hal ini adalah aesthetic design pada
perangkat iOS (iPhone atau iPad).
2. Variabel Intervening (perantara) (X2) dalam hal ini adalah niat (intention
to use) yaitu niatan seseorang dalam menggunakan perangkat iOS.
3. Variabel dependen (Y) dalam hal ini adalah perilaku (behavior) pengguna
perangkat iOS di Surabaya.
4.2. Populasi, Sampel, dan Teknik Pengambilan Sampel
4.2.1. Populasi dan Sampel
Prasetyo dan Jannah (2008:119) menjelaskan, bahwa populasi adalah
keseluruhan gejala/satuan yang ingin diteliti. Sedangkan menurut Sutriono dan
73
Hanafie (2007:175), populasi adalah kumpulan atau agregasi dari seluruh elemen
atau individu-individu yang merupakan sumber informasi dalam suatu penelitian.
Dalam penelitian ada dua pengertian populasi yang perlu diperhatikan.
1. Populasi target
Merupakan sumber informasi yang representatif yang diinginkan.
2. Populasi contoh
Populasi dari mana suatu contoh benar-benar diambil ditentukan oleh
kerangka contoh (sampling frame). Sedangkan kerangka contoh adalah suatu
daftar dari unit-unit contoh (sampling unit) yang merupakan representasi
suatu populasi.
Sekaran (2006:121) mendefinisikan populasi sebagai keseluruhan
kelompok orang, kejadian, atau hal minat yang peneliti ingin investigasi. Populasi
merupakan suatu kumpulan menyeluruh dari suatu objek yang merupakan
perhatian peneliti. Objek penelitian dapat berupa makhluk hidup, benda, sistem
dan prosedur, fenomena, dan lain-lain (Kountur, 2003:137).
Populasi yang dimaksud dalam penelitian ini adalah seluruh pengguna iOS
yang ada di Surabaya, sedangkan sampel yang dipilih berdasarkan kriteria yang
sudah ditentukan oleh peneliti, yaitu semua pengguna iOS di Surabaya. Untuk
mewakili populasi di Surabaya, peneliti memilih tempat-tempat representatif yang
diasumsikan peneliti sebagai tempat pengguna iOS, yaitu dengan melihat adanya
pusat penjualan produk Apple, service center, dan toko-toko penjual smartphone.
Di tempat-tempat tersebut, pengunjung datang dari beberapa tempat di Surabaya,
bahkan ada yang berasal dari luar daerah, sehingga dianggap sudah mewakili
populasi dan sampel yang diharapkan.
74
Sampel atau contoh menurut Sutriono dan Hanafie (2007:175) adalah
anggota populasi yang dianggap dapat mewakili. Sampel digunakan untuk
menduga populasi. Sedangkan menurut Prasetyo dan Jannah (2008:119)
menjelaskan, bahwa sampel merupakan bagian dari populasi yang ingin diteliti.
Sampel yang baik merupakan sampel yang akurat dan tepat. Sampel yang tidak
akurat dan tidak tepat akan memberikan kesimpulan riset yang tidak diharapkan
atau menghasilkan simpulan yang salah (Jogiyanto, 2008:69). Menurut Kountur
(2003:137), sampel merupakan bagian dari populasi. Umumnya kita tidak akan
meneliti seluruh anggota populasi karena terlalu banyak, namun dipilih anggota
yang representatif dari populasi. Pemilihan sampel dikenal dengan istilah
sampling. Peneliti tidak mengetahui pasti jumlah populasi pengguna iOS,
sehingga populasi dalam penelitian ini adalah setiap orang yang dijumpai dan
menggunakan perangkat iOS di Surabaya. Lebih spesifik sampel diambil dengan
melihat kriteria sesuai dengan kebutuhan peneliti, yaitu setiap orang yang
menggunakan perangkat iOS baik iPhone maupun iPad. Peneliti juga tidak akan
membedakan versi iOS tertentu maupun versi device-nya, karena yang diteliti
adalah estetika desain UI semua versi iOS dan perilaku pengguna iOS.
Teknik sampel yang digunakan menggunakan accidental sampling atau
convenience sampling. Accidental Sampling merupakan teknik pengambilan
sampel yang didasarkan pada kemudahan (convenience), sampel yang dipilih
harus berada pada waktu, situasi, dan tempat yang tepat (Prasetyo & Jannah,
2008:134). Sedangkan menurut Jogiyanto (2008:76), convenience sampling
dilakukan dengan memilih sampel bebas sekehendak peneliti.
75
Teknik accidental sampling digunakan, karena peneliti tidak tahu pasti
jumlah populasi unit analisis (infinite population). Tidak ada lembaga atau
instansi yang menerbitkan secara resmi jumlah populasi pengguna atau pemilik
produk iOS Apple di Surabaya. Pada prosedur ini sampel dipilih berdasarkan
anggota populasi yang diketahui dan dijumpai sampai batas tertentu (Sutriono &
Hanafie, 2007:188). Populasi infinit ukuran populasi sama sekali tidak menjadi
dasar dalam penentuan besaran sampel. Menurut Eriyanto (2007:291), besar
kecilnya sampel ditentukan oleh tiga faktor, yaitu keragaman (variasi) dari
populasi/proporsi, batas kesalahan sampel yang dikehendaki (sampling error), dan
interval kepercayaan (convidence interval).
Sampel penelitian sebaiknya di atas 30 unit. Angka ini diambil
berdasarkan persyaratan yang diwajibkan terhadap kriteria sampel kecil atau
besar. Jumlah sampel di bawah 30 unit dianggap sampel kecil, sedangkan di atas
30 unit dianggap sampel besar (Sutriono & Hanafie, 2007:188).
4.2.2. Teknik Pengambilan Sampel
Pengambilan sampel dilakukan di beberapa tempat di Surabaya yang
memiliki basis pengguna iOS. Selain itu peneliti juga melakukan pengambilan
sampel di kampus Stikom Surabaya dan mengirim angket kepada pengguna iOS
yang peneliti kenal serta jumpai. Pemilihan tempat dan responden untuk sampel
didasarkan pada adanya tempat penjualan produk iOS, dealer, retail, autorized
dealer produk-produk iOS dan aksesorisnya, sehingga tempat yang dipilih
merupakan tempat representatif untuk pengambilan sampel. Teknik pengambilan
sampel menggunakan accidental sampling. Metode ini sangat baik jika
76
dimanfaatkan untuk penelitian yang memiliki keterbatasan dalam menentukan
populasi dan sampel serta memudahkan peneliti dalam aksesibilitas dalam
mendekati responden. Ditinjau dari substansi tujuan penarikan sampel yaitu untuk
memperoleh gambaran populasi yang tepat maka sampel yang diteliti perlu
mempertimbangkan aspek populasi. Pertimbangan karakteristik populasi akan
sangat menentukan teknik pengambilan sampel yang tepat dan akurat. Sampel
yang diambil berjumlah minimal 30 unit sampel. Dalam penelitian ini besar
sampel adalah 105. Responden tersebut akan diberi angket terstruktur. Tujuan
penyebaran angket dibutuhkan untuk memperoleh data utuh yang sebenarnya dan
tidak cacat dalam memperoleh informasi yang dibutuhkan peneliti. Penentuan
jumlah sampel dari populasi tidak terbatas (infinite) ditentukan berdasarkan model
analisis yang digunakan, yaitu menggunakan Structural Equation Model (SEM).
SEM merupakan gabungan dua metode statistik, yaitu analisis faktor
(factor analysis) yang dikembangkan di ilmu psikologi dan psikometri serta
model persamaan simultan (simultaneous equation modeling) yang dikembangkan
oleh ekonometrika (Ghozali, 2011:3). Model persamaan struktural merupakan
gabungan analisis faktor dan analisis jalur (path analysis). Model SEM dengan
jumlah variabel laten (konstruk) sampai lima buah dan tiap konstruk dijelaskan
oleh tiga atau lebih indikator, jumlah sampel 100 - 150 sudah dianggap memadahi
(Santoso, 2011:70). Berkaitan dengan hal tersebut, jumlah sampel yang digunakan
dalam penelitian ini mengacu pada penelitian multivariat (termasuk analisis
regresi berganda) dengan ukuran sampel sebanyak 10 kali atau lebih dari jumlah
indikator variabel (Sekaran, 2006:160), sehingga besar sampel ditentukan 105.
77
4.3. Teknik Pengumpulan Data
Riduwan (2012:24) menjelaskan, bahwa metode pengumpulan data
merupakan teknik atau cara yang dapat digunakan oleh peneliti untuk
mengumpulkan data. Metode pengumpulan data berupa angket, wawancara,
pengamatan, ujian (tes), dan dokumentasi. Sedangkan menurut Jogiyanto
(2008:79), metode pengumpulan data dapat dilakukan dengan teknik observasi,
wawancara, dan studi waktu serta gerak langsung dengan pengamatan di
lapangan. Bisa juga menggunakan teknik simulasi atau eksperimen, dan survei.
Metode pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan pendekatan
survei melalui penyebaran angket terstruktur dan bersifat tertutup. Survei menurut
Jogiyanto (2008:117) adalah metode pengumpulan data primer dengan
memberikan pertanyaan-pertanyaan kepada responden. Angket-angket tersebut
akan digunakan untuk memperoleh data yang akan di analisis.
Angket tertutup (angket berstruktur) adalah angket yang disajikan dalam
bentuk sedemikian rupa sehingga responden diminta untuk memilih satu jawaban
yang sesuai dengan karakteristik dirinya dengan cara memberikan tanda silang (x)
atau tanda checklist (√) (Riduwan, 2012:27). Responden akan diberi satu angket
terstruktur yang terdiri dari dua bagian yang berisi identitas responden dan daftar
pernyataan-pernyataan. Metode survei dapat dilakukan dengan beberapa cara,
survei pos (mail survey), dikirim lewat komputer (computer-delivered survey)
menggunakan jaringan intranet dan internet, dan survei intersep (intersept study)
yang dilakukan dengan bertemu langsung responden di mana saja (Jogiyanto,
2008:117).
78
Metode pengumpulan data yang digunakan peneliti dilakukan dengan cara
mendatangi langsung responden yang menggunakan produk iOS Apple. Selain
intersept study, peneliti juga menyebar angket di tempat penjualan produk Apple,
service center, serta dikirim lewat internet melalui Google Doc kepada responden
yang peneliti kenal, baik lewat pesan langsung maupun melalui komunitas
berbasis pengguna iOS. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan
angket berupa pernyataan tertutup agar peneliti mendapatkan data mengenai
variabel-variabel estetika desain iOS, niat pengguna, dan perilaku pengguna.
4.4. Instrumen Penelitian
4.4.1. Skala dan Pengukuran Data
Berdasarkan pada pendekatan jenis data yang digunakan dalam penelitian
ini menggunakan penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif berupa data-data
yang berwujud angka-angka. Skala pengukuran yang digunakan dalam penelitian
ini menggunakan skala interval, Skala Likert. Skala Likert digunakan untuk
mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau kelompok terhadap suatu
kejadian atau gejala sosial. Dalam penelitian gejala sosial ini telah ditetapkan
secara spesifik oleh peneliti yang selanjutnya disebut sebagai variabel penelitian
(Riduwan, 2012:12). Dengan Skala Likert, variabel yang akan diukur dijabarkan
menjadi indikator dan item instrumen. Item-item ini akan digunakan untuk
membuat pernyataan penelitian. Skala Likert yang digunakan menggunakan Skala
Likert 5 poin, yaitu dari poin 1 (sangat tidak setuju) hingga poin 5 (sangat setuju).
79
4.4.2. Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian terlebih dahulu dilakukan uji validitas dan reliabilitas
sebagai syarat penting yang digunakan untuk pembuatan angket dalam penelitian.
Angket yang disusun harus benar-benar mewakili tujuan dari penelitian yang
dilaksanakan yang secara konsisten dapat digunakan dalam waktu yang berbeda.
Pengujian instrumen penelitian bertujuan untuk mengukur kualitas instrumen
penelitian. Jika dalam waktu yang berbeda terdapat perbedaan yang terlalu besar
dalam pengukuran, maka pengukuran dianggap tidak reliabel.
Peneliti menggunakan beberapa instrumen penelitian dari peneliti
sebelumnya. Meskipun demikian, instrumen tetap perlu diuji karena digunakan
dalam situasi yang berbeda (tempat dan waktu), responden berbeda, atau bahkan
dari terjemahan dari satu bahasa ke bahasa lain. Validitas menunjukkan seberapa
jauh suatu tes dilakukan untuk mengukur apa yang seharusnya diukur. Validitas
berkaitan dengan ketepatan alat ukur untuk mencapai sasarannya.
Validitas berhubungan dengan kenyataan (actually), validitas juga
berhubungan dengan tujuan pengukuran. Pengukuran dikatakan valid jika
mengukur tujuannya dengan nyata dan benar. Alat ukur yang tidak valid
memberikan hasil yang menyimpang, disebut kesalahan (error) atau varian
(Jogiyanto, 2008:164).
Reliabilitas suatu pengukuran menunjukkan stabilitas dan konsistensi dari
suatu instrumen yang mengukur suatu konsep dan berguna untuk mengakses
kebaikan dari suatu pengukur. Reliabilitas menunjukkan akurasi dan ketepatan
dari pengukuran, dan berhubungan dengan konsistensi dari pengukuran.
Pengukuran dikatakan reliabel (dapat diandalkan) jika dapat dipercaya, akurat,
80
dan konsisten (Jogiyanto, 2008:164). Uji reliabilitas instrumen dapat dilakukan
dengan beberapa cara, yaitu belah dua (split half), spearman brown, dan alpha
(Riduwan, 2008:113).
Tahapan awal uji validitas dan reliabilitas menggunakan 10 sampai 40
sampel dengan menggunakan angket terstruktur berjumlah 18 pernyataan. Pretest
dilakukan karena data empiris yang didapat bersumber dari berbagai macam
situasi, kondisi, dan waktu yang berbeda. Tujuan pretest untuk meyakinkan
bahwa item-item sudah benar, dapat dipahami, dan konsisten. (Jogiyanto,
2008:147). Dalam uji ini responden tidak harus bagian dari populasi, tetapi bisa
berupa individu-individu yang dipilih sesuai dengan kriteria yang ditentukan
peneliti (Jogiyanto, 2008:140). Tujuan pertama dari uji ini adalah untuk
meyakinkan item-item pernyataan telah mencukupi, benar, dan dapat dipahami.
Jika dianggap ada yang kurang, responden diminta untuk melengkapi. Tujuan
kedua uji awal adalah untuk mengetahui penilaian reliabilitas awal dari skala-
skala pengukur yang ada di angket. Uji reliabilitas menggunakan teknik split half,
metode ini digunakan untuk menilai apakah data hasil angket dapat
dipercaya/reliabel atau tidak. Nilai-nilai untuk pengujian reliabilitas berasal dari
skor-skor item angket yang valid. Item yang tidak valid tidak dilibatkan dalam
pengujian reliabilitas. Tahap akhir uji validitas instrumen penelitian adalah uji
lapangan secara nyata (final field test), yaitu uji yang benar-benar digunakan
dalam penelitian, data yang digunakan harus valid dan reliabel.
81
Tabel 4.1. Hasil Uji Validitas Variabel Design Aesthetic
Variabel
Penelitian
Indikator
Variabel
Item
(Butir)
Korelasi
antara
Nilai
Korelasi
(r)
Nilai r
tabel
(n=39,
α=5%)
Keterangan Kesimpulan
Design
Aesthetic
Warna x111
x111
dengan
Total
0,59
0,316
r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
Bentuk x121
x121
dengan
Total
0,60 r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
Animasi
x131
x131
dengan
Total
0,61 r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
x132
x132
dengan
Total
0,63 r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
Suara x141
x141
dengan
Total
0,61 r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
Tipografi
x151
x151
dengan
Total
0,60 r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
x152
x152
dengan
Total
0,60 r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
Sumber: Data Primer, Hasil Olahan Peneliti (2015)
Tabel 4.2. Hasil Uji Validitas Variabel Intention to Use
Variabel
Penelitian
Indikator
Variabel
Item
(Butir)
Korelasi
antara
Nilai
Korelasi
(r)
Nilai r
tabel
(n=39,
α=5%)
Keterangan Kesimpulan
Intention
to use
Kebutuhan x211
x211
dengan
Total
0,70
0,316
r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
Keyakinan
x221
x221
dengan
Total
0,74 r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
x222
x222
dengan
Total
0,72 r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
Kemauan
x231
x231
dengan
Total
0,70 r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
x232
x232
dengan
Total
0,72 r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
Sumber: Data Primer, Hasil Olahan Peneliti (2015)
82
Tabel 4.3. Hasil Uji Validitas Variabel Behavior
Variabel
Penelitian
Indikator
Variabel
Item
(Butir)
Korelasi
antara
Nilai
Korelasi
(r)
Nilai r
tabel
(n=39,
α=5%)
Keterangan Kesimpulan
Behavior
Penggunaan
y11
x311
dengan
Total
0,56
0,316
r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
y12
x312
dengan
Total
0,59 r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
Kesenangan
y21
x321
dengan
Total
0,73 r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
y22
x322
dengan
Total
0,66 r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
Kepuasan
y31
x331
dengan
Total
0,61 r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
y32
x332
dengan
Total
0,72 r Positif,
(r)hitung>(r)tabel Valid
Sumber: Data Primer, Hasil Olahan Peneliti (2015)
Uji awal menggunakan 39 data responden. Uji awal ini dilakukan untuk
menguji instrumen penelitian yang akan digunakan untuk angket. Uji validitas
menggunakan aplikasi excel dengan metode korelasi Pearson Product Moment
(PPM). PPM digunakan untuk mengetahui derajat hubungan antar variabel bebas
dan variabel terikat. Teknik ini termasuk analisis statistik parametrik yang
menggunakan data interval dan rasio. Metode PPM harus memenuhi syarat, yaitu
jika koefisien korelasi product moment melebihi 0,3 dan jika koefisien korelasi
product moment > r tabel, (∝ ; n-2), n = jumlah sampel serta nilai Sig. ≤ ∝
(Suliyanto, 2006:149).
Uji validitas dilakukan dengan membandingkan korelasi skor item dengan
skor total seluruh item. Perbandingan antara nilai korelasi (r hitung) dengan r tabel
setelah diolah menunjukkan nilai korelasi (r hitung) masing-masing item lebih
besar dari nilai r tabel, sehingga instrumen yang digunakan dalam angket
83
dinyatakan valid. Sedangkan uji reliabilitas dilakukan dengan metode belah dua
(split half) yaitu perbandingan Pearson (r hitung) dari perbandingan jumlah awal
dan akhir item dibandingkann dengan nilai r tabel.
Menurut Riduwan (2008:128) untuk mengukur reliabilitas dengan alpha
ditentukan dengan membanding nilai (r) Product Moment terhadap r tabel. r Tabel
diperoleh dari melihat jumlah responden (N) - 1, dengan signifikansi 5%. Jika (r)
> r tabel, maka reliabel, jika (r) < r tabel, maka tidak reliabel. Setelah data diolah
menunjukkan nilai Pearson lebih besar dari r tabel, sehingga dapat disimpulkan
bahwa instrumen yang digunakan dalam penelitian reliable.
4.5. Teknik Analisis Data
Analisis data merupakan upaya yang dilakukan untuk mengolah data
menjadi informasi sehingga karakteristik datanya dapat dengan mudah dipahami
dan bermanfaat untuk manjawab permasalahan-permasalahan yang berkaitan
dengan penelitian. Pemilihan alat análisis data bergantung pada tujuan riset, jenis
pengukuran (nominal, ordinal, interval, rasio) jumlah sampel, dan jumlah variabel
(Suliyanto, 2006:173). Data yang didapatkan dalam penelitian ini diolah dan
dianalisis menggunakan teknik Generalized Structured Component Analysis
(GeSCA).
GeSCA merupakan metode baru Structural Equation Modelling (SEM).
Sebutan lain dari SEM adalah analisis struktur kovarian (covariant structure
analysis), analisis variabel laten (latent variable analysis), analisis faktor
konfirmatori (confirmatory factor analysis), dan analisis linier structural relations
(lisrel). SEM dideskripsikan sebagai análisis yang menggabungkan pendekatan
84
análisis faktor (factor analysis), model struktural (structural model), dan análisis
jalur (path analysis). SEM dapat serentak melakukan tiga macam kegiatan, yaitu
pengecekan validitas dan reliabilitas, pengujian hubungan antar variabel, dan
mendapatkan suatu model yang cocok untuk prediksi. SEM gabungan dua metode
statistik, yaitu analisis faktor (factor analysis) yang dikembangkan di ilmu
psikologi dan psikometri serta model persamaan simultan (SEM) yang
dikembangkan oleh ekonometrika (Ghozali, 2011:3).
Metodologi analisis konfirmasi faktor (confirmatory factor analysis)
memungkinkan penguji hipotesis berkaitan dengan jumlah faktor dan pola
loadingnya. Analisis faktor bersifat eksploratori dan konfirmatori merupakan
metodologi analisis kuantitatif populer (Ghozali, 2011:4). Model persamaan
struktural gabungan analisis faktor dan analisis jalur.
Metode GeSCA dapat dipakai untuk perhitungan skor dan dapat
diterapkan pada sampel yang sangat kecil. GeSCA dapat diterapkan pada model
struktural, baik yang dasar teorinya sudah mapan sebagai metode analisis
konfirmatori atau pada model yang dasar teorinya belum mapan. Selain itu,
GeSCA dapat juga digunakan pada model struktural yang mencakup variabel
dengan indikator refleksif dan/atau formatif (Fianto, 2014:124).
Penjelasan tentang indikator refleksif dan formatif ditentukan oleh variabel
laten, seperti konstruk personalitas, sikap, dan perilaku umumnya dipandang
sebagai faktor yang menimbulkan suatu yang kita amati, sehingga indikatornya
bersifat refleksif. Sebaliknya jika konstruk merupakan penjelasan dari indikator
yang ditentukan oleh kombinasi variabel maka indikatornya bersifat formatif
(Ghozali, 2008:7).
85
Biasanya model struktural yang memiliki dasar teori yang kuat dan
berbasis hasil penelitian, seringkali dianalisis dengan analisis SEM berbasis
kovarian, sedangkan jika model tidak didasari landasan teori yang kuat seringkali
dihitung menggunakan analisis SEM berbasis komponen. GeSCA yang berbasis
komponen dianggap memiliki parameter recovery yang lebih baik bila
dibandingkan dengan metode SEM lainnya karena tidak didasarkan banyak
asumsi, data tidak harus berdistribusi normal multivariate (indikator dengan skala
kategori, ordinal, interval, sampai rasio dapat digunakan pada model yang sama),
sampel juga tidak harus besar. GeSCA dapat juga digunakan untuk menjelaskan
ada tidaknya hubungan antar variabel laten (Aprilia & Ghozali, 2013:7). Evaluasi
model GeSCA dilakukan tiga tahap, pertama evaluasi model pengukuran (outer
model) dengan melihat convergent validity, dicriminant validity, composite
reliability, dan average variance extracted (AVE). Tahap kedua evaluasi model
strukturalnya (inner model) dengan melihat koefisien jalur dari variabel exogen ke
endogen dan melihat nilai signifikansi. Tahap ketiga melihat overall goodness fit
model dengan uji FIT, AFIT, GFI, dan SRMR.
Outer model dengan melihat convergent validity pengukuran dengan
refleksif indikator dinilai berdasarkan nilai loading factor masing-masing
indikator pembentuk konstruk laten. Konstruk laten dinilai baik convergent
validity jika nilai loading factor lebih dari 0,7 dan signifikan. Namun penelitian
tahap awal nilai loading 0,5 hingga 0,6 dianggap cukup (Aprilia & Ghozali,
2013:17).
Outer model dengan melihat discriminant validity merupakan model
pengukuran dengan refleksif indikator dinilai dengan membandingkan nilai
86
square root (akar kuadrat) dari AVE ( ) setiap konstruk laten dengan
korelasi antara konstruk bersangkutan dengan konstruk lainnya dalam model. Jika
nilai kuadrat dari AVE setiap konstruk lebih besar dari nilai korelasi antara
konstruk dengan konstruk lainnya, maka dikatakan nilai discriminant validity baik
(Aprilia & Ghozali, 2013:17). AVE dapat digunakan untuk mengukur reliabilitas
component score, konstruk laten. Direkomendasikan nilai AVE lebih dari 0,5.
Outer model dengan melihat composite reliability mengukur suatu
konstruk laten dapat menggunakan cara aplha. Dengan menggunakan output dari
GeSCA, direkomendasikan nilai composite reliability lebih besar atau sama
dengan 0,7. Sedangkan untuk melihat outer model dengan konstruk formatif
dilihat dari nilai weight masing-masing indikator. Indikator dinyatakan valid jika
nilai weight memiliki t statistik yang signifikan.
Model struktural atau inner model dievaluasi dengan melihat nilai
koefisien parameter dan nilai t statistik serta serta signifikansi koefisien parameter
tersebut. Nilai t statistik diperoleh dari hasil bootstraping dengan membagi nilai
koefisien parameter dengan nilai standar errornya (Aprilia & Ghozali, 2013:18).
Model FIT ada tiga ukuran, FIT, AFIT, GFI, dan SRMR. FIT mengukur
seberapa besar variance dari data yang dapat dijelaskan oleh model, nilai berkisar
antara 0 sampai 1. Nilai FIT mendekati 1 semakin baik. Nilai FIT sangat sensitif
terhadap kompleksitas model, sehingga diperlukan AFIT. AFIT digunakan untuk
membandingkan model. AFIT yang lebih besar dipilih untuk membandingkan
model. General Fit Index (GFI) yang baik adalah lebih dari 90%, termasuk nilai
SRMR yang baik mendekati 0 (Aprilia & Ghozali, 2013:19).
87
4.6. Uji Mediasi
Uji mediasi dilakukan untuk menjelaskan peran variabel intervening yang
mempengaruhi variabel independen terhadap variabe dipenden. Uji mediasi ini
dilakukan dengan melihat perkalian koefisien (product of coefficient). Metode
perkalian ini dilakukan dengan Sobel Test. Metode tersebut memerlukan
standard error dari variabel bebas terhadap variabel mediasi (a) dan standard
error dari variabel mediasi terhadap variabel terikat (b). Pengujian pengaruh tidak
langsung dilakukan dengan membagi a dan b dengan akar kuadrat dari varian dan
memperlakukan rasio sebagai uji Z (Fianto, 2014:128). Pengujian dengan metode
Sobel ini dapat dilakukan dengan menggunakan koefisien standar yang
ditunjukkan dalam persamaan sebagai berikut:
Z =
Z = nilai Z-value
ab = koefisien indirect effect yang diperoleh dari perkalian direct effect a dan b.
a = koefisien direct effect (X1) → (X2)
b = koefisien direct effect (X2) → (Y)
SEa = standar error dari koefisien a
SEb = standar error dari koefisien b
Design Aesthetic
Behavior
Intention to Use
X1
X2
Y
(a = 0,518)
(b = 0,504)
(c' = 0,339)
(SEc' = 0,069)
(SEa = 0,063)
(SEb = 0,069)
88
Gambar 4.1. Mediasi Variabel
Sumber: Data diolah (2015)
Jika (a) dan (b) signifikan, (c') tidak signifikan, maka intention to use (X2)
merupakan variabel mediasi sempurna (complete mediation). Jika (a) dan (b)
signifikan serta (c') juga signifikan, serta koefisien dari (c') lebih kecil (turun) dari
(c) maka (X2) merupakan variabel mediasi sebagian (partial mediation). Jika (a)
dan (b) signifikan serta (c') juga signifikan, serta koefisien dari (c') hampir sama
dengan (c) maka (X2) bukan variabel mediasi. Jika salah satu (a) atau (b) atau
keduanya tidak signifikan maka (X2) bukan sebagai variabel mediasi (Hair et al.,
2010:744).
Design Aesthetic Behavior (c = ab + c')
X1 Y
(c = 0,6')
